🎥Разбор реальной data science задачи

В этом видео мы разберём пример реальной data science задачи:
🔹Определение продуктовой задачи - удаление негативных комментариев
🔹Постановка задачи машинного обучения - бинарный классификатор и precision / recall метрики
🔹Поиска датасета (берем с Kaggle)
🔹EDA (с помощью pandas)
🔹Предобработка текста (с помощью nltk и scikit-learn)
🔹Тренировка моделей (с помощью scikit-learn)
🔹Что делать дальше (про деплой в production)

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🖥Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться

Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🧠Нейросеть в 11 строчек на Python

Нейросеть, тренируемая через обратное распространение , пытается использовать входные данные для предсказания выходных.

#Нейросеть | Просто Python

🎥Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python

В этом видео мы изучим основы библиотеки scikit-learn для языка программирования Python. Рассмотрим базовые принципы, классы моделей машинного обучения, функции оценки качества моделей, методы обработки данных и многое другое.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🤖Нейросети 2022 года, которыми может пользоваться каждый (почти)

За два года всё ушло вперёд: картинки стали красивее, тексты — осмысленнее, а музыка — лучше. Мы собрали 10 лучших нейросетей 2022 года, которые могут помочь в работе и сделают нашу жизнь проще или интереснее.

🧠Читать статью

#AI #Нейросеть | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Scikit-Learn — это Python-пакет для машинного обучения. Он включает в себя практически всё, что нужно дата-сайентисту. Этот проект появился на мероприятии Google Summer of Code. В нём имеются различные встроенные модули, которые дают возможность работать с множеством популярных алгоритмов машинного обучения. Это, например, алгоритм «случайный лес», алгоритм спектральной кластеризации, алгоритм кросс-валидации, метод k-средних и многие другие. Этот пакет можно использовать для создания моделей машинного обучения с учителем и без учителя.

Особенности Scikit-Learn

🔹На основе этого пакета можно создавать спам-детекторы и системы классификации изображений.
🔹Поддерживает различные алгоритмы регрессии.
🔹Позволяет создавать модели машинного обучения с учителем и без учителя.
🔹Поддерживает механизмы кросс-валидации для оценки моделей.

#Scikit_Learn | Просто Python

🎥Pet-project в Data Science (простые идеи для проекта в IT)

Поговорим с вами о pet-проектах, как их выбирать, зачем они нужны и влияют ли при устройстве на работу. Также подкинем несколько идей проектов для лучшего понимая, что можно взять в работу.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🤖Что представляет собой искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это имитация процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы, обработку информации на естественном языке, распознавание речи и машинное зрение.

🧠Читать статью

#AI | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Seaborn — это расширение для Matplotlib, которое направлено на то, чтобы сделать графики Matplotlib привлекательнее и упростить создание сложных визуализаций. Этот пакет, кроме того, содержит API, направленный на изучение взаимоотношений между переменными. В целом, Seaborn можно назвать «улучшенным Matplotlib».

Особенности Seaborn

🔹Встроенные возможности исследования данных.
🔹Поддержка различных форматов данных.
🔹Он умеет строить графики моделей линейной регрессии.
🔹Его используют для создания сложных визуализаций.
🔹Он поддерживает различные способы настройки внешнего вида графиков.

#data_science | Просто Python

🤖Искусственный интеллект на Python и Tensorflow. Пишем свою нейронку!

Мы с вами займемся разработкой более сложного искусственного интеллекта, что будет способен различать фото кошек и собак. Наша нейронная сеть будет обучена на более 25 000 фотографий, которые мы возьмем из открытого датасета компании Microsoft. За видео мы создадите нейронку на основе языка Python с применением библиотек Numpy, Tensorflow и MatplotLib.

👀Смотреть в YouTube

#AI #Нейросеть | Просто Python

🎓Руководство для начинающих по машинному обучению на Python

Машинное обучение — важная тема в области искусственного интеллекта, находится в центре внимания уже довольно давно. Эта область может предложить привлекательную возможность, и начать карьеру в ней не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Даже если у вас нет опыта в математике или программировании , это не проблема. Самый важный элемент вашего успеха — это ваш личный интерес и мотивация изучать все эти вещи.Я

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎥ML: Что такое машинное обучение и как это работает?

В этом видео вы узнаете:
🔹 что такое машинное обучение (Machine learning ML)
🔹 как работает машинное обучение
🔹 как обучается модель
🔹 что такое искусственный интеллект (artificial intelligence AI)
🔹 что такое глубокое обучение (deep learning DL)
🔹 области применения машинного обучение
🔹 зачем машинное обучение нужно вам

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🎓Почему Python лучше для AI ?

Искусственный интеллект существует уже более полувека, и его достижения растут в геометрической прогрессии. Спрос на ИИ находится на пике, и если вы хотите узнать об искусственном интеллекте, вы попали в нужное место. Эта статья по искусственному интеллекту с Python поможет вам понять все концепции искусственного интеллекта с практическими реализациями на Python.

🧠Читать статью

#AI | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Bokeh — это пакет, предназначенный для визуализации данных в веб-приложениях. Его можно легко интегрировать с любым Python-фреймворком, с таким, как Flask или Django. Он поддерживает множество видов графиков. Этим пакетом просто и удобно пользоваться. В частности, речь идёт о том, что создавать с его помощью интерактивные графики можно, написав буквально несколько строк кода.

Особенности Bokeh

🔹Поддерживает визуализацию наборов данных, которые обычно используются в статистике и науке.
🔹Поддерживает различные форматы выходных данных.
🔹Существуют версии Bokeh для разных языков программирования.
🔹Пакет хорошо интегрируется с такими Python-фреймворками, как Django и Flask.

#Bokeh #data_science | Просто Python

🖥Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

В последнее время использование Python для Data Science стало популярным, и мы подготовили памятку с темами, которые полезно знать. Затрагиваемые понятия и техники будут сопровождаться коротким описанием и по необходимости видеороликами для получения дополнительного опыта.

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🎥Нейронные сети на Python.

Нейронные сети: с чего все начиналось, основные вехи развития, возможности нейронных сетей. Обзор и исторический очерк.

👀Смотреть в YouTube

#Нейросеть | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

TensorFlow - это библиотека AI, которая помогает разработчикам создавать крупномасштабные нейронные сети со многими слоями, используя графики потоков данных. TensorFlow также облегчает построение моделей глубокого обучения, продвигает современную технологию ML / AI и позволяет легко развертывать приложения на базе ML

Что можно делать с помощью TensorFlow?

🔹Распознавание голоса / звука - IoT, автомобильная промышленность, безопасность, UX/UI, телекоммуникации;
🔹Анализ настроений - в основном для CRM или CX;
🔹Текстовые Приложения — Обнаружение угроз, Google Translate, Gmail Smart Reply;
🔹Распознавание лиц - Facebook’s Deep Face, Photo tagging, Smart Unlock;
🔹Временной ряд - рекомендации от Amazon, Google и Netflix;
🔹Обнаружение видео - обнаружение движения, обнаружение угроз в реальном времени в играх, безопасности, аэропортах.

#TensorFlow #data_science | Просто Python